Forum Jeunes Chercheurs à Inforsid 2014

Le Forum Jeunes Chercheurs a été organisé lors du congrès Inforsid 2014 à Lyon. Il a accueilli 17 doctorants de première ou deuxième année travaillant dans le domaine des systèmes d’information. Ils ont rédigé un article et présenté leurs travaux lors d’une session plénière du congrès. Cet article coordonné par Guillaume Cabanac (en qualité d’organisateur du Forum) présente une sélection des quatre meilleures contributions au forum

Système collaboratif d'aide à l'ordonnancement et à l'orchestration des tâches de soins à compétences muiltiples

Health care systems management and the avoidance of overcrowding phenomena are major issues. The aim of this thesis is to implement a Collaborative Support System for Scheduling and Orchestration (CSSystSO) of multi-skill health care tasks in order to avoid areas bottlenecks in the Pediatric Emergency Department (PED) and improve health care quality for patients. The CSSystSO integrates a collaborative Workflow approach to model patient journey in order to identify dysfunctions and peaks of activities of medical staff in the PED. The dynamic and uncertain aspect of the problem has led us to adopt an alliance between Multi-Agent Systems (MAS) and Evolutionary Algorithms (EA) for health care tasks treatment and scheduling taking into account the level of experience of the PED actors and their availabilities. In case of perturbations in the PED, a coalition of agents is formed to collaborate and negotiate in order to provide orchestration Workflow decisions to minimize the waiting time of patients during their treatment. The experimental results presented in this thesis justify the interest of the alliance between MAS and Metaheuristics to manage overcrowding phenomena in the PED. This work belongs to the project HOST (Hôpital: Optimisation, Simulation et évitement des tensions). (http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-11-TECS-0010).Dans la gestion des systèmes de soins, la maîtrise des flux hospitaliers et l’anticipation des tensions sont des enjeux majeurs. Le but de cette thèse est de contribuer à l’étude et au développement d’un Système Collaboratif d’Aide à l’Ordonnancement et à l’Orchestration (SysCAOO) des tâches de soins à compétences multiples pour gérer les tensions dans les Services d’Urgences Pédiatriques (SUP) afin d’améliorer la qualité de prise en charge des patients. Le SysCAOO intègre une approche Workflow collaboratif pour modéliser le parcours patient afin d’identifier les dysfonctionnements et les pics d’activités du personnel médical dans le SUP. L’aspect dynamique et incertain du problème nous a conduits à adopter une alliance entre les Systèmes Multi-Agent (SMA) et les Algorithmes Evolutionnaires (AE) pour le traitement et l’ordonnancement des tâches de soins en tenant compte du niveau d’expérience des acteurs du SUP et leurs disponibilités. En cas d’aléas dans le SUP, une coalition d’agents se forme pour collaborer et négocier afin de proposer des décisions d’orchestration du Workflow et minimiser le temps d’attente des patients en cours de leur prise en charge. Les résultats expérimentaux présentés dans cette thèse justifient l’intérêt de l’alliance entre les SMA et les Métaheuristiques afin de gérer les tensions dans le SUP. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse s’intègrent dans le cadre du projet HOST (Hôpital : Optimisation, Simulation et évitement des tensions) (http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-11-TECS-0010)

Workflow technology for complex socio-technical systems

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Les Workflows Adaptatifs

Mémoire de DEA, DEA Intelligence Information Interaction, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonn

GinFlow: Un moteur d’exécution distribué de workflows adaptifs

Workflow-based computing has become a dominant paradigm to design and execute scientific applications. After the initial breakthrough of now standard workflow management sys- tems, several approaches have recently proposed to decentralise the coordination of the execution. In particular, shared space-based coordination has been shown to provide appropriate building blocks for such a decentralised execution. Uncertainty is also still a major concern in scientific workflows. The ability to adapt the workflow, change its shape and switch for alternate scenarios on-the-fly is still missing in workflow management systems. In this paper, based on the shared space model, we firstly devise a programmatic way to specify such adaptive workflows. We use a reactive, rule-based programming model to modify the workflow description by changing its asso- ciated direct acyclic graph on-the-fly without needing to stop and restart the execution from the beginning. Secondly, we present the GinFlow middleware, a resilient decentralised workflow execu- tion manager implementing these concepts. Through a set of deployments of adaptive workflows of different characteristics, we discuss the GinFlow performance and resilience and show the limited overhead of the adaptiveness mechanism, making it a promising decentralised adaptive workflow execution manager.Les workflows sont devenus une manière dominante de mettre au point et d’exécuter des applications scientifiques. Après l’apparition des premiers gestionnaires de workflows, différentes approches ont eu pour but de decentraliser leur exécution. En particulier la coordination basée sur un espace partagé est connue comme pouvant constituer une brique intéressante en ce sens. D’autre part il n’est pas rare que l’exécution d’un workflow scientifique soit soumis à quelque incertitude. La possibilité de s’adapter et de changer de scénario d’exécution à la volée est une caractéristique manquante dans les gestionnaires de workflows.Dans ce papier, nous introduisons tout d’abord une manière programma- tique de spécifier un workflow adaptatif. Pour cela nous nous appuyons sur un espace partagé. Nous utilisons un modèle de programmation à base de règles de réécriture afin de modifier la description du workflow en changeant le graph sous-jacent. Ces modifications se font à la volée sans nécessité ni d’arrêter ni de redémarrer l’exécution du workflow. Nous présentons ensuite GinFlow, un moteur décentralisé d’exécution de workflows qui implémente ces concepts. Nous concluons enfin par une série d’expérimentations démontrant les perfor- mances, la tolérance aux pannes et l’impact limité des macanismes d’adaptation. Ces expériences nous font penser que GinFlow est un moteur prometteur pour l’exécution distribué de workflows adaptatifs